인공 지능의 유전 알고리즘: 개요, 이점 및 주요 용어

소개

유전 알고리즘은 더 많은 변수와 가능한 결과/해결책으로 복잡한 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 서로 다른 솔루션의 조합을 다윈 기반 알고리즘을 통해 전달하여 최상의 솔루션을 찾습니다. 그런 다음 더 나쁜 솔루션은 좋은 솔루션의 자손으로 대체됩니다.

그것은 모두 가장 적합한 개체만 번식을 위해 선택된다는 다윈주의 이론에 따라 작동합니다. 다양한 솔루션은 모집단의 요소로 간주되며 가장 적합한 솔루션만 재현할 수 있습니다(더 나은 솔루션을 만들기 위해). 유전 알고리즘은 특정 문제에 대한 솔루션을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

유전 알고리즘의 전 과정은 문제와 솔루션의 속성을 다윈 이론의 속성으로 취급하는 컴퓨터 프로그램 시뮬레이션입니다. 유전자 알고리즘과 관련된 기본 프로세스는 다음과 같습니다.

• 솔루션의 모집단은 특정 문제에 대해 구축됩니다. 인구의 요소는 가장 적합한 요소를 찾기 위해 서로 경쟁합니다.
• 적합한 모집단 요소는 자손을 생성하도록 허용됩니다(더 나은 솔루션).
• 가장 적합한 부모(솔루션)의 유전자가 더 나은 자손을 생성합니다. 따라서 미래의 솔루션은 더 좋고 지속 가능합니다.

AI의 유전 알고리즘 작업

AI에서 유전자 알고리즘 의 작동은 다음과 같습니다.

• 모집단의 구성 요소, 즉 요소는 AI의 유전 알고리즘에서 유전자라고 합니다. 이 유전자는 집단에서 개체를 형성합니다(염색체라고도 함).
• 모든 개인이 모여 있는 검색 공간이 생성됩니다. 모든 개인은 검색 공간에서 유한 길이 내에서 코딩됩니다.
• 검색 공간(인구)의 각 개인에게는 다른 개인과 경쟁할 수 있는 능력을 알려주는 피트니스 점수가 부여됩니다.
• 각각의 체력 점수를 가진 모든 개인은 유전 알고리즘에 의해 검색 및 유지되며 높은 체력 점수를 가진 개인에게는 번식 기회가 주어집니다.
• 새로운 자손은 부모에 비해 더 나은 '부분적 해결책'을 가지고 있습니다. 유전 알고리즘은 또한 새로운 솔루션(후손)을 축적하기 위해 검색 공간의 공간을 동적으로 유지합니다.
• 이 과정은 자손이 부모보다 새로운 속성/특징을 갖지 않을 때까지 반복됩니다(수렴). 인구는 마지막에 수렴하고 가장 적합한 솔루션만 자손과 함께 남습니다(더 나은 솔루션). 인구(자손)의 새로운 개인의 적합성 점수도 계산됩니다.

유전 알고리즘의 주요 용어

• 선택 연산자 – AI의 유전 알고리즘에서 이 연산자 는 번식을 위해 더 나은 적합성 점수를 가진 개체를 선택하는 책임이 있습니다.
• 교차 운영자 – 교차 운영자는 병합이 발생할 교차 사이트를 선택합니다. 짝짓기에 가능한 두 개체의 교차 위치는 무작위로 선택되어 새로운 개체를 형성합니다.
• 돌연변이 연산자 – 유전 알고리즘의 이 연산자는 다양성을 유지하고 조기 수렴을 피하기 위해 자손에 무작위 유전자를 삽입하는 역할을 합니다.
• 조기 수렴 - 문제가 빨리 최적화되면 자손이 많은 수준에서 생성되지 않았 음을 의미합니다. 솔루션의 품질도 최적이 아닙니다. 조기 수렴을 피하기 위해 돌연변이 연산자에 의해 새로운 유전자가 추가됩니다.
• 대립 유전자 - 염색체에 있는 특정 유전자의 값을 대립 유전자라고 합니다. 각 유전자에 대해 지정된 대립유전자 세트는 해당 특정 유전자의 가능한 염색체를 정의합니다.

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유전 알고리즘의 이점과 용도

• 유전자 알고리즘을 통해 생성된 솔루션은 다른 솔루션에 비해 강력하고 신뢰할 수 있습니다.
• 대규모 검색 규모에서 솔루션을 최적화할 수 있으므로 솔루션의 크기가 증가합니다. 이 알고리즘은 또한 많은 인구를 관리할 수 있습니다.
• 유전자 알고리즘에 의해 생성된 솔루션은 입력을 약간 변경해도 크게 벗어나지 않습니다. 그들은 약간의 소음을 처리할 수 있습니다.
• 유전 알고리즘은 확률적 전환 규칙을 따르는 확률 분포를 가지므로 예측하기는 어렵지만 분석은 쉽습니다.
• 유전 알고리즘은 시끄러운 환경에서도 수행할 수 있습니다. 복잡하고 불연속적인 문제의 경우에도 작동할 수 있습니다.
• 그 효율성으로 인해 유전자 알고리즘은 신경망, 퍼지 논리, 코드 해독, 필터링 및 신호 처리와 같은 많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다. upGrad에서 제공하는 최고의 과정을 통해 AI의 유전 알고리즘에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 .

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결론

유전자 알고리즘은 AI에서 중요한 개념이며 최적의 솔루션을 찾는 데 있어 가장 성능이 좋은 AI 알고리즘 중 하나입니다. 전문가 교수진이 가르치는 upGrad에서 제공하는 AI 과정을 선택하면 이 주제에 대해 더 많이 알 수 있습니다. upGrad의 LJMU 과정은 18개월이고 다른 과정은 12개월입니다. 지금 AI 학습을 시작하세요!

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